基于卷积神经网络的手写汉字识别系统与实现，这是关于手写汉字识别的研究，有实现方法和结果，包含设计思路原理，实验结果和分析。
2021-09-25 16:53:14
110KB
1
用于烹饪食谱检索的深度学习食物图像识别系统
演示：DeepChef
总览
更新：博客文章现已发布。 有关更多信息，请访问！
例如用法，请访问此Jupyter Notebook：
Maturaarbeit 2018：这项工作利用Keras的深度卷积神经网络将图像分类为230种食物并输出匹配的食谱。 数据集包含来自chefkoch.de的> 400'000食物图像和> 300'000食谱。
几乎没有任何其他领域能像营养一样对人类福祉产生类似的影响。 每天，用户都会在社交网络上发布无数的食物图片； 从第一个自制蛋糕到顶级米其林菜肴，万一菜肴成功，您将与世界分享快乐。 事实是，无论彼此之间有多大差异，美食都会受到大家的赞赏。 个别烹饪原料的分类或对象识别方面的进展很少。 问题在于几乎没有公开编辑的记录。
处理
该代码（Jupyter笔记本）提供了许多德语注释。 该过程如下所示：
1│──数据准备│└──清除数据│└──数据扩充
2│──数据分析和可视化，拆分数据（训练，有效，测试）
3│──使用简单ML模型的首次尝试│└──最近邻分类器（kNN） │└──k-均值聚类│└──支持向量机
2021-09-20 12:35:20
199.37MB
1
ECA-Net代码：深度卷积神经网络的有效通道关注度ECA-Net：高效信道注意性ECA-Net：深度卷积神经网络有效通道注意率这是由Banggu创建的ECA-Net（CVPR2020，论文）的实现吴。
简介最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。
但是，大多数现有方法都致力于开发更复杂的注意力模块以实现更好的性能，这不可避免地
2021-09-17 00:33:21
1.06MB
1